GRU神经网络相关论文
我国山洪灾害频发,严重威胁人民生命财产安全。山洪预报预警作为非工程措施,可以最大限度减少人员伤亡和财产损失,对于山洪灾害防......
插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEV）兼具纯电动车和传统燃油车的优点,具有广阔的发展前景。能量管理策略可......
B公司服务的客户为国内重要的工程机械制造商,但近几年,由于市场竞争的日益激烈、客户需求多样性的发展、成本的不断增加、利润的......
自2000年太平洋保险公司在中国大陆首次推出万能险保单以来,增加了我国保险产品的多样性,同时万能险的发展也促进了我国的保险市场......
为了提高短期负荷预测模型的精度，提出了一种基于门控循环单元（Gated recurrent unit,GRU）神经网络的Wasserstein生成对抗网络（Wassers......
期货市场在经历过初创阶段、治理整顿阶段、稳步发展阶段和创新发展阶段之后,已经积累了丰富的经验,得到了长足的发展,焕发出新的......
针对风电功率随机性较强、时序关联难以建模的问题,构建了变分模式分解(variational mode decomposition,VMD)与权值共享门控循环......
双椭圆柱绕流是一种典型的钝体绕流现象,本文针对并列双椭圆柱二维绕流问题提出了一种基于机器学习方法的智能预测模型.首先通过本......
人机共驾是现阶段汽车智能化发展的必经之路,在人机共驾中为了避免人机冲突,对驾驶人的人机共驾状态进行识别是实现和谐人机共驾的......
近年来,国内多个地区受雾霾气候影响较为严重,对生态环境和人们的身体健康形成危害。PM2.5浓度超标是造成雾霾的主要原因之一,探究......
分布式电源的广泛接入增加了配电网复杂程度,导致负荷模型的描述难度大幅提高.此外,针对网络每个节点分别进行建模以及对整个配电......
混合分布的时间序列数据具有非平稳性、周期性等复杂的特性,且蕴含着未来的变化趋势,其复杂性对该类数据的预测精度造成了很大的影......
对语音增强的方法研究开始于20世纪70年代,目前形成了4大类传统的语音增强方法,包括谐波增强法、谱减法、基于语音生成模型的算法......
为达到精细注水的注采要求,利用两种不同隐层门控循环单元(GRU)神经网络模型的注水流量预测方法,同时借助国内某油田注水井的历史......
随着机动车变得越来越普及,我国汽车保有量也直线上升,我国公路里程增长速度远远赶不上汽车保有量增长速度。交通拥堵已成为一个难......
姿态估计是无人机（UAV）稳定可控飞行的前提,因而姿态和航向参考系统（AHRS）被广泛地应用在四旋翼无人机飞行控制中。目前,四旋翼无人机......
为避免风电输出功率的波动性和不确定性对电网运行的影响,提出一种改进变分模态分解算法和集成门控循环神经网络的组合模型应用于......
由于互联网通信技术的高速发展,目前连接互联网的途径也越来越多样化。其中无线局域网作为一种重要的连接互联网途径,改变了曾经只......
随着道路交通的快速发展,城市道路交通拥堵的问题日益凸显。交叉口拥堵问题成为交通管理的痛点。交通信号优化是解决道路交叉口拥......
微服务架构可以实现有效的可扩展性、资源隔离和容错隔离,但同时存在级联故障。级联故障由大量微服务间的关联性导致,一旦发生会导......
为了解决水下目标磁场近程化探测中磁信号衰减快、干扰强及扰动特征不明确、无法有效探测信号等问题,提出了一种基于混合神经网络......
利用从飞机快速存储记录器(quick access recorder,QAR)中获取的大量数据设计研究了一种利用循环神经网络(recurrent neural netwo......
近年来,随着现代高科技的快速发展,各类新式武器层出不穷,指挥作战面临着巨大的挑战,因此就要求指挥员要在能力和智慧并存的同时,......
由于现代计算机软件系统结构复杂、规模庞大、相互协作等特点,软件系统出现异常行为的可能性也越来越高,并且因软件异常行为引起的......
随着企业应用开发规模的不断扩大,传统的单体架构越发庞大、复杂,已无法满足市场需求。微服务架构凭借其有效的可扩展性、轻量级、......
随着计算机信息技术、移动互联网的快速发展,每天都会产生大量的文本数据。面对海量数据,高效获取有价值的信息变得尤为必要。为满......
为了缓解拥堵提高路网车辆的通行效率,我国许多城市已开始建设智能交通系统(Intelligence Transport System,ITS),短时交通流量预......
铁路客运枢纽是一种具有对外和对内交通功能的综合换乘枢纽。它作为城市综合交通系统内的关键组成,也是连结市内外交通和市内公共......
针对现有建筑能耗预测方法时序性差导致预测精度低的问题,提出了 一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的建筑能耗预测方法.首先,对......
基于现有的一些人体摔倒检测模型实现复杂,适用性差等缺点,本文提出了一种新的更加简便,适用性更强的人体摔倒检测模型。该模型是......
考虑到高速公路行程时间影响因素繁多且行程时间序列非线性、非平稳特征显著,设计了基于经验模态分解和GRU神经网络的高速公路行程......
针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法。首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两......
针对燃气负荷数据非线性、非平稳性的特点,本文提出一种基于改进的LMD算法与GRU神经网络的组合预测模型.模型首先利用改进后的LMD......
随着社交媒体发展的重心从PC端转向移动终端,自媒体的发展也进入了新的阶段。越来越多的人成为网络内容的生产者,人们也越来越倾向......
现有的交通路标识别方法都是基于卷积神经网络的,随着网络层数的增加,准确率会提高,但也出现了效率降低、参数量增加等问题。为此,......
储层参数与横波速度之间存在一定的相关关系,但是这种复杂关系很难得到解析解。为此,构建了GRU(gated recurrent unit)神经网络方......
针对传统的循环神经网络模型在处理长期依赖问题时面临着梯度爆炸或者梯度消失的问题,且参数多训练模型时间长,提出一种基于双向GR......
针对现有滚动轴承性能退化趋势预测方法存在退化指标选取困难、预测精度较低的问题,提出基于自编码器和门限循环单元神经网络的滚......
网络流量有实时性、不稳定性和时序相关性等特点,传统网络流量预测模型存在泛化能力不强和预测精度低等不足之处。为解决这些不足,......
随着新能源技术的不断发展,光伏发电已逐渐成为电力供应的重要来源。由于太阳辐照度变化受诸多因子影响,其不确定性仍然给光伏发电......
交通流量是交通管理中最为核心的控制参数。对于一些偏远的路口或者检测器设备损坏的路口,无法通过检测器来获得准确的交通流量信......
为提高风电场短期功率预测的准确度,在深度学习的基础上提出利用Stacking算法集成融合多个GRU(Gated Recurrent Unit)模型的风电场......
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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随着自然语言处理和机器翻译技术的发展,利用人工智能技术来提高不同语言间的翻译效率和准确率逐渐成为了研究热点。其中,端到端(E......
